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10 contributions to n8n, KI & Automatisierung
Hat schon jemand ein "Queuing system" in n8n realisiert?
Ein Queueing-System (Warteschlangensystem) ermöglicht es, Tasks oder Events nicht sofort, sondern kontrolliert nacheinander abzuarbeiten – oft genutzt, um Lastspitzen abzufedern oder Prozesse robuster zu gestalten. Typische externe Services sind z. B. RabbitMQ, Kafka oder AWS SQS. Mich interessiert: Hat jemand von euch schon einmal so ein Queueing-System direkt in n8n umgesetzt oder angebunden? Falls ja: Welche Architektur oder Nodes habt ihr dafür genutzt, und wie stabil läuft das Ganze im produktiven Einsatz? 👉 Würde mich freuen, wenn ihr Erfahrungen, Best Practices oder auch Stolpersteine teilt!
0 likes • Aug 22
@Tobias Lettenmeier Ich meine die Lösung liegt irgendwie in globalen Variablen (dort werden die weiteren Trigger gespeichert). Da gibt es, wenn ich es richtig gesehen habe, einige englischsprachige Videos auf YT zum Thema Batchverarbeitung in N8N (30 Min+). Aber vielleicht ordne ich die auch total falsch ein...
0 likes • Aug 22
@Kai Huxmann Da finde ich nur Videos, wo Queues im Kontext Batchverarbeitung verarbeitet werden: https://www.youtube.com/watch?v=PuBHgTXA0WY&t=175s <-- Loop durch eine Google Sheet mit Wartezeit in der Verarbeitung bis die Datei durchgearbeitet wurde (wenn ich das Video richtig verstehe).
Community Call mit n8n CEO Jan Oberhauser
Meine Notizen aus dem n8n community call heute mit dem Gründer und CEO n8n Jan Oberhauser, wo die neue Preisstruktur noch mal erklärt wurde. TL;DR: CE von n8n bleibt kostenlos, Self-Hosting hat unbegrenzte Runs; bezahlen musst du nur für Cloud/Enterprise-Features. Q&A: - Community Edition (CE) bleibt kostenlos und bei Self-Hosting unbegrenzt nutzbar – keine Pay-per-Execution. - Kosten entstehen nur für eigene Infrastruktur (Server/DB/Backups/Monitoring) oder bei Nutzung der n8n-Cloud bzw. Business/Enterprise-Features. - Diskussionen über Preisniveau der Enterprise-Lizenz, Feature-Abgrenzung CE vs. Paid (z. B. Global Vars, Shared Projects) und Lizenzmodell (Fair-Code/ELv2). Kernaussagen ---------------------- - Self-Hosted CE: unbegrenzte Ausführungen, volle Kontrolle; Hosting/Maintenance liegen bei euch. - Cloud & Paid Pläne: bezahlt für Komfort (gehostet), Zusatz-Features und ggf. Support. - Skalierung: Für massive Automationen empfohlen: mehrere Worker/Instanzen, HA/Queues, Logging/Tracing/Alerting, externe KI-Dienste. - Education: Use-Cases u. a. Admissions-Flows, Benachrichtigungen (E-Mail/SMS), LMS-Integrationen, Roster-Syncs, Forschungsdaten-Pipelines. - Lizenz-Debatte: Wunsch nach MIT vs. Schutz vor Hyperscalern; n8n betont, CE bleibt kostenlos und Self-Hosting unterstützt. Praxis-Hinweise -------------------------- - Kleines Budget, volle Freiheit: CE selbst hosten → unbegrenzte Runs, nur Infra-Kosten. - Team-/Enterprise-Bedarf: Business/Enterprise prüfen (Features vs. eigene Ops-Kosten abwägen). - Betrieb bei Scale: Worker-Cluster + Queue, Observability (Logs/Tracing/Metrics), Backups, DR. - Education: Start mit Self-Hosted CE; bei Bedarf nach Cloud-EDU-Optionen fragen.
1 like • Aug 22
Danke für die Notes und für das Teilen!
Hat jemand schon professionell n8n-Agenten an Unternehmen verkauft?
Hey zusammen 👋, mich würde mal interessieren, ob hier jemand schon wirklich professionell n8n-Agenten an Unternehmen verkauft hat. Also nicht nur mal zum Spaß was gebastelt, sondern wirklich als Dienstleistung angeboten. Wie seid ihr da vorgegangen? Mit was für Workflows seid ihr gestartet? Welche Schritte habt ihr konkret gemacht, um von „ich bastle privat“ zu „ich verkaufe das an Firmen“ zu kommen? Gab’s dabei besondere Hürden oder Vorurteile von Kunden? Ihr müsst keine genauen Zahlen nennen (dürft ihr natürlich gerne 😄), aber mich interessiert vor allem der Ablauf: Ist es realistisch, wenn man vorher noch keine Kunden hat und sich in 2–3 Monaten einarbeitet? Kann man damit wirklich Geld verdienen? Und falls ja, mit welchem ungefähren Zeitaufwand pro Kunde? Bin gespannt auf eure Erfahrungen – gerne ehrlich und ungeschönt 🙌
2 likes • Aug 20
@Philip Thomas es kann auch an passenden Anwendungsfällen liegen. Was für eine Privatperson oder ein Einzelunternehmen passt, muss nicht für ein Konzern oder eine größere Unternehmung passen. Und ich glaube Bedenken bzgl. der Robustheit der Systeme sind auch noch vorhanden.
2 likes • Aug 20
@Kai Huxmann Das wird mir nicht ganz klar, was der Unterschied zwischen einer Entscheidung und einem System (welches die Entscheidung verarbeitet) aus deiner Sicht seien soll (steht da etwas auf dem Schlauch). Hättest du dafür ein praktisches Beispiel als Transfer? Also was verstehst du unter nicht trivial oder nicht deterministisch? Vielleicht weicht da die theoretische Definition (s.o.) von deiner ab. Deine Abstufungen an sich klingt sehr sinnig und passt gut zu N8N, wenn ich das richtig verstehen.
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2 likes • Aug 16
Das ist sehr preiswert. Hätte nicht gedacht, dass die 5.0 direkt zu einem günstigen Preis anbieten. Damit ist 5.0 fast immer günstiger als die 4.x-Familie. Das günstigste Modell ist jetzt das 4.1 Nano Modell, wenn ich es richtig sehe (https://platform.openai.com/docs/pricing) Für Chat-Bots dürften Nano ohne Probleme ausreichen. Wofür würdet ihr Reasoning/5.x einsetzen?
0 likes • Aug 20
@Daniel B.r. ja, aber die Frage ist auch, ob man es braucht. Also wofür brauche ich ein Reasoning-Modell und wofür brauche ich vielleicht nur das Modell auf Bachelorlevel, was dafür schneller und günstiger ist... :-)
KI-Assistent bauen
Wir schauen uns heute an, wie ihr mit Hilfe einer KI-Agenten-Armee einen persönlichen KI-Assistenten bauen könnt in n8n ohne Code. Dieser kann für euch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz alles mögliche erledigen. Um euren eigenen KI-Assistenten zu erstellen, könnt ihr auch gern die kostenlose Vorlage aus der Community herunterladen. Den Download der Vorlage findet ihr im Kurs
1 like • Aug 16
@Philip Thomas 2 Jahre ist nicht wirklich eine kurze Zeit ;-) - also 1.000 Stunden+?
0 likes • Aug 20
@Philip Thomas schön zu lesen, dass Gewissen Grundlagen auch sinnvoll und hilfreich seien können :-)
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Knut Linke
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@knut-linke-7094
Born in 1980 | lt. Perplexity - Prof. Dr. Knut Linke: Digitalvisionär mit 80er-Vibe, mixt Hightech, Wissenschaft & Retro-Charme für die Zukunft!

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Joined Aug 15, 2025
INTJ
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